人工智能面试题 · 技术原理 · CUDA
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 32 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · CUDA
考察点
技术栈
第 1 题请解释 CUDA 中的 blockDim 和 blockIdx 的含义与作用。 考察对 CUDA 线程层次结构中内置变量的理解第 2 题请解释 CUDA 中锁页内存（pinned memory）的作用及其与普通分页内存的区别。 考察对 CUDA 内存管理机制的理解和应用第 3 题请说明使用 PyTorch/CUDA 实现四线性插值的思路，并给出基本伪代码。 考察对高维插值的理解、PyTorch 与 CUDA 并行编程设计能力第 4 题说明图片前处理的CUDA算子编写具体流程：计算出矩阵直接使用双线性插值，可合并几乎所有前处理步骤，速度提升10倍以上。 考察CUDA编程流程、算子优化与图像前处理合并能力第 5 题写一个GPU上的reduce操作，使用block实现；然后优化为使用warp shuffle，并讨论还能做哪些进一步优化。 考察GPU并行归约的多种实现方式及优化策略第 6 题请谈谈你对全栈工程师的理解，以及你的技术栈（C++、Python、CUDA、PyTorch）如何支撑你在这一岗位上的工作？ 考察对全栈工程师角色的理解以及技术栈与岗位的匹配度第 7 题请结合你对 CUDA 的熟悉程度，说明 GPU 的架构特点、内存模型以及 CUDA 的编程运行模型。 考察对 GPU 硬件架构、存储层次和 CUDA 执行模型的理解深度第 8 题请解释GPU shared memory中的bank conflict是什么，以及如何避免？ 考察对GPU内存架构和性能优化机制的理解第 9 题加载到shared memory和直接从HBM取input比为什么更快 考察对GPU内存层次、带宽和延迟差异的理解第 10 题请描述GPU中各存储层次（Global Memory、Local Memory、Shared Memory、Register）在容量、带宽和访存延迟上的大致量级差异。 考察对GPU存储层次结构与性能特征的理解第 11 题请说明GPU之间进行数据传输的主要方式及其适用场景。 考察GPU间数据传输的技术原理与方案选择能力第 12 题CUDA Stream 有什么要求？请说明其与设备重叠的关系。 考察对 CUDA Stream 并发执行和硬件资源约束的理解第 13 题请解释 CUDA 中的原子操作，并说明其用途和可能存在的问题。 考察对 CUDA 原子操作原理、适用场景及性能风险的理解第 14 题想要做模型部署推理加速应该如何学习？ 考察对模型部署推理加速领域的知识体系构建与学习路径规划第 15 题CUDA核函数怎么优化？ 考察CUDA并行编程的性能优化意识和具体技术手段第 16 题请说明 RTX 4090、A100 和 H100 这几款 GPU 在数据类型支持和算力水平上的主要差异。 考察对主流 GPU 计算能力、数据类型支持和适用场景的理解第 17 题你在工程实践中是否接触过 CUDA 编程？是否有过量化加速相关的优化工作或思考？ 考察候选人工程实践深度、GPU 编程经验与对量化加速的认知第 18 题请手写实现一个基于 CUDA 的排序算法，并解释其设计思路。 考察 CUDA 并行排序算法的实现能力和设计意识第 19 题谈谈你对 CUDA 编程中线程安全的理解，并说明在哪些场景下会面临线程安全问题。 考察对 CUDA 线程模型及并发风险的理解第 20 题请介绍 NCCL 通信底层算法的基本原理，并说明其在分布式训练中的作用。 考察对 NCCL 通信机制和分布式训练底层知识的理解